小米大数据运维管理体系的建设与实践

作者 | 刘志杰 责编 | 王子彧

出品 | 公众号「 BigData 之路」

前段时间，很荣幸能参加云栖大会，并和大家分享了《小米大数据运维管理体系的建设和实践》，给议题分为两个部分，第一部分是聊聊大数据运维数字化转型相关的内容，看看运维层面如何做到化繁为简，打造极致效率的；第二部分，会给大家介绍一下小米大数据的技术架构，大家可以从中了解到小米怎样应对海量数据挑战的。

服务定位

为了帮助大家理解，我们先来简单聊一聊小米服务的架构。整个业务架构按照云计算的分层模型来说分为三层，依次是 Iass 层、Pass 层、Sass 层。小米的 Iass 层是一个混合云的现状，涉及 IDC、公有云、网络等资源，小米的 Saas 层不仅包含战略业务手机 * IOT * 汽车，还包括互联网、电商等数百个业务线。大数据作为 Pass 层的一员，向下对接基础资源，向上承接业务的数据需求，提供离线报表、实时数仓等多种场景化能力，进一步帮助业务沉淀数据资产，提升整体数据效率。同时，大数据是的集团数字化底座，起到中流砥柱的作用。

大数据服务架构

整个小米的大数据服务是立足于 x86 和 ecs 之上的自下而上分为4层，依次是数据采集层、数据存储层、数据计算层、数据平台层。

小米大数据业务发展非常迅速，已经覆盖国内海外多个区域。现已达到千+集群，数万节点的规模，在存储总量上已经近 EB，计算任务30w/天。

大数据运维转型挑战

如此数据规模，给服务运维带来了很多挑战，接下来，我们重点聊一聊。

轻舟整体能力结构

轻舟的整体能力结构是两能力+三中心。

轻舟-一体化运维数据集市

在数据上为了解决孤岛问题，我们的解决方案是数据集成、架构解耦。通过构建大数据的一体化运维数据集市，收敛运维周边的所有数据，在数据源头和数据使用方之间做了一层解耦。在数据集市层我们制定了数据规范，将运维数据进行建模和分层处理。最后针对现有的数据源进行ETL调度，最终实现数据统一存储和使用。

新的数据架构统一了运维数据体系，解决数据孤岛问题的同时，降低数据使用门槛，目前整套数据体系已经应用到所有的大数据服务当中，真正做到了数出一孔。再有整个数据场景是闭环的，复杂度由 O(n^2) 变成O(n)，并且核心数据分析逻辑可复用。整个新的数据架构是以数据场景为中心，取代之前以人为中心。

轻舟-发布中心

轻舟的发布中心，通过调度编排+低代码的模式，去灵活定义工作流。同时依托模版将 SOP 进行沉淀，将个人经验转化为组织能力。下图就是发布中心的工作流模版，我们将执行系统和自定义脚本抽象为操作池。在调度编排上定义了多种逻辑区域，如我们的单次执行区，循环区和异步执行区。

目前整套正在逐步推广到所有大数据服务中，并且在一些场景中实现了变更的无人值守，效率提升30%。后续整个发布中心也会在现有基础上继续优化和迭代，打造全局互联互通，最终实现全流程自动化

轻舟-运营中心

在运营中心中，我们结合数据和混合 ops 的理念，重点解决协同、服务差异和经验化等多个核心痛点。目前整体的效果还是不错的，比如在机器故障处理上已经实现了全流程自动，覆盖了95%的大数据服务，年均自动化处理机器故障近万次。在容量管理上，通过数据趋势的分析，覆盖全场景的容量的检测，降低大量的人工介入；在巡检管理上，通过将风险量化打分，进一步固化了巡检标准和处理流程。

此外还有环境管理、配置管理，目前整个运营中心还在持续建设和完善中。

核心数据链路

接下来是第二部分，大数据的架构实践。

小米的核心数据链路，是以消息队列 Talos+ 接入转储这样的组合，作为数据总线去实现数据从端到端的打通。各类原始数据，通过 Agent 的采集方式，进入到消息队列中，同时也支持基于 binlog 的存量和增量采集。在转储层一般通过的统一 transfer 模块，将数据灌入其他大数据的存储引擎中，供进一步使用。

目前小米半数以上的数据都是通过这套方案接入的，整套流程做了产品化的设计，用户可以基于平台可自由定义数据链路。

实时+离线湖仓架构

小米在数仓这个方向上也经历了基于 Hadoop 的离线数仓、Kappa 实时数仓、Lambda 架构数仓的过程。最新的数仓体系是基于数据湖iceberg+flink+spark 构建的离线+实时数仓。结合上面提到的，数据经过 MQ，最终进入到数据湖当中数仓的每一层之间通过 spark 或 flink 方式进行 etl 建设。

同时小米的 olap 引擎经过改造可直接查询湖中数据。整个方案在性能上效果表现很好，相比历史架构，其复杂度更低。由于了数仓存储层的统一和 ztsd 压缩算法的升级，在存储上也有很大的优化。

HDFS Tiering 冷热数据分层

上面提到的数据湖 iceberg 的底座也是基于 HDFS 的，这里我们聊聊HDFS 的数据架构实践。

一般业界实现中，为了实现数据分层的目的，会使用固态盘、机械盘和高密度存储的方式。在小米内部实现中，为了进一步压缩成本，自研了一套HDFS Tering 的架构，将冷数据直接上云管理。

下图就是整体的架构图，可以看到后台会有一个 mover 程序自动的将HDFS 冷数据的转储到阿里云 OSS 上。随后更新 Namenode 上的元数据，实现文件属性到block到对象的变化。同时对用户透明，在架构上增加了 proxydn 模块。

目前整套方案，已经累计冷备了200+PB 数据，数据成本降低80+%。

Lindorm引入

Lindorm引入（一）

为了支撑小米 IOT 的战略，解决业务海量数据索引+事务的需求。小米历史是基于封装 HBase Coprocessor 实现的自研存储，我们内部称之为SDS。

但随着数据规模不断上涨，暴露了很多架构问题，比如基于范围分片，failover 时间慢，依赖链路多等等。同时无法支撑业务的时序数据需求；此外 SDS 在开发维护成本上也非常高昂。

Lindorm引入（二）

经过我们选型后，阿里云的 Lindorm 是非常符合我们需求的，在图中我们可以看到，Lindorm 兼容 HBase、Hadoop 等协议，提供了宽表引擎的同时，还提供了时序等多种引擎。

与此同时结合多级混合存储、Serverless 等多种特性，可以解决很多遗留问题。小米内部测试后性能还是蛮不错的，符合我们的整体需求。

Lindorm引入（三）选型完成后，如何低成本的由 sds 迁移到 lindorm 上也是一个至关重要的问题

图中就是整体的迁移架构，我们为 IDC 到云间打通百G的网络链路

服务层面，SDS 和 Lindorm 之间会提前建立好数据同步链路，保证 SDS 和 Lindorm 都是最新数据

为了最小化业务改动成本，提供了sds proxy 的组件，将数据代理到 lindorm 上，最终实现业务迁移。

大数据事件云图

作者简介：

刘志杰，小米大数据运维负责人/SRE 专家，曾就职于百度、电信行业公司，有丰富的大数据、运维工程和数据库实践经验。

☞ 史上最强模型 GPT-4 上线：一张手绘草图能生一个网站、60 秒搞定一个游戏开发！

☞ 烧数亿美元、耗上万颗英伟达 GPU，微软揭秘构建 ChatGPT 背后超级计算机往事 ！

☞GPT-4 发布：在考试中击败 90% 的人类；谷歌开放大语言模型 PaLM API；FireFox 111 发布|极客头条